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<h2 class="title">行业痛点</h2>
<div id="plan-Computility">
	<div class="box1 w-1170 d-flex justify-content-between flex-wrap">
		<div class="item mb-5 text-center">
			<img src="{pboot:sitetplpath}/images/plan-Computility-tips1.png" alt="">
			<h5>大规模数据处理性能不足</h5>
			<p class="text-left">处理和分析海量数据的效率低下，响应速度慢</p>
		</div>
		<div class="item mb-5 text-center">
			<img src="{pboot:sitetplpath}/images/plan-Computility-tips2.png" alt="">
			<h5>高并发应用稳定性差</h5>
			<p class="text-left">面向全球用户的应用在面对高并发访问挑战时，性能下降或不稳定</p>
		</div>
		<div class="item mb-5 text-center">
			<img src="{pboot:sitetplpath}/images/plan-Computility-tips3.png" alt="">
			<h5>实时计算的延迟大</h5>
			<p class="text-left">边缘设备上实时计算的数据传输延迟和响应时间长</p>
		</div>
		<div class="item mb-5 text-center">
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			<h5>跨地域业务拓展困难</h5>
			<p class="text-left">跨地域部署的成本高、复杂性大影响业务快速扩展到全球各地</p>
		</div>
		<div class="item mb-5 text-center">
			<img src="{pboot:sitetplpath}/images/plan-Computility-tips4.png" alt="">
			<h5>弹性扩缩容能力弱</h5>
			<p class="text-left">客户需要根据业务负载的变化灵活调整资源规模，但难以实现快速扩缩容</p>
		</div>
	</div>
	<h2 class="title">方案优势</h2>
	<div class="box2 w-1170 mb-5 d-flex justify-content-between">
		<img src="{pboot:sitetplpath}/images/plan-Computility-cover.jpg" alt="">
		<div>
			<div class="item p-4 mb-4 border">
				<h5>全球海量资源，支撑大规模数据高效处理</h5>
				<p>全球算力分发解决方案利用先进的分布式计算和数据处理技术，将海量的数据分散处理在多个地理位置的算力资源上，通过并行计算和分布式任务调度，实现高效率的数据处理</p>
			</div>
			<div class="item p-4 mb-4 border">
				<h5>智能调度算法，支持高并发应用更稳定运行</h5>
				<p>通过在全球范围内部署的分布式算力节点，全球算力分发解决方案能够将请求负载均衡地分发到离用户最近的节点上进行处理，从而减少延迟并提高并发处理能力</p>
			</div>
			<div class="item p-4 mb-4 border">
				<h5>海量下沉边缘资源，满足低延迟边缘计算</h5>
				<p>全球算力分发解决方案在边缘节点部署算力资源，将计算和处理任务尽可能地靠近终端用户或数据源，减少数据传输的时间和延迟，实现快速的边缘计算和实时响应</p>
			</div>
			<div class="item p-4 mb-4 border">
				<h5>优质的全球网络链路，满足灵活的跨地域部署</h5>
				<p>全球算力分发解决方案具备跨地域部署的能力，可以根据业务需求在全球范围内灵活地部署算力节点，确保资源的就近性，降低网络传输成本和延迟，并简化业务的拓展和部署过程</p>
			</div>
			<div class="item p-4 mb-4 border">
				<h5>卓越的资源运营能力，支持快速弹性的扩缩容</h5>
				<p>全球算力分发解决方案基于云计算和虚拟化技术，能够根据业务负载的变化实现资源的弹性扩缩容。通过自动化的资源管理和调度机制，根据实际需求动态调整算力资源的规模，实现成本的优化和资源利用率的提高</p>
			</div>
			
		</div>
	</div>
	
</div>


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